Pluralityによる恩恵を科学発展のために使う「Science of Science」
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研究者・プロジェクト・論文のつながりは自己組織的かつ、進化的なネットワークとして捉えることができる。
>さらに、SciSciは自然科学者、計算科学 者、社会科学者の流入と協力の恩恵を受 け、ビッグデータに基づく能力を開発し 、科学、その機関、労働力の展開を捉え ることを目的とした生成モデルの重要な 検証を可能にしてきた。サイサイは、複数の学 問分野の知見や理論を統合し、さまざまな データや手法を用います。サイエントロ メトリックスからは、大規模なデータソ ースから科学を測定するという考え方を 、科学社会学からは、理論的な概念と社 会的なプロセスを採用しています。
>科学が発明や経済の変化に寄与する経路 を探索し、特定します。サイエンスは、記述統計やデータの可視化から、高度な計量経済学的手法、ネットワーク科学的アプローチ、機械学習アルゴリズム、数学的分析、エージェントベースモデリングを 含むコンピュータシミュレーションまで、 幅広い定量的手法のコレクションに依存し ています。サイサイの価値提案は、科学 が成功するための要因をより深く理解する ことで、科学全体がより効果的に社会問題 に対処できるようになるという仮説に基 づいています。
デジタルデータの入手性が上がったことで、科学の構造と進化をより解像度高く解釈することができるようになった
このSciSciのおかげで、科学の発展における地理的な関わり・時間的な関わりの相互作用を定量的に把握することが可能になった
何がきっかけ・原因で創造力につながるのかを科学する
結果的に、科学を加速させる
>共同研究のネットワークの研究を通じて新しい科学分野の出現を特徴付けるパターン、および引用ネットワークの研究を通じて影響力のある発見の経路を明らかにしました
>例えば、測定結果によると、学者はリスクを回避し、現在の専門分野に関連するトピックを研究することを好むため、将来の発見の可能性が制限されます。
リスクを取れるような研究者向けエコシステムが必要ということか
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>このパターンを破ろうとする人々は、よりリスキーなキャリアを追求しますが、重要なブレイクスルーを生み出す可能性が高くなります。
科学を発展させるためには、「どのような条件が重なり合うと創造力が上がるのか」を政策などに活用していくのが大事
>SciSciの出現は、2つの重要な要因によっ てもたらされています。
> 第一は、データの利用可能性である。歴史的な最初の引用イ ンデックスである独自の Web of Science(WoS)に加えて、今日では複数のデータソースが利用可能です(Scopus 、PubMed、Google Scholar、Microsoft Academic、米国特許商標庁、その他)。
インターネットとデータの利用可能性によって、無料で、"世界中全ての科学分野"をカバーできるようになった
学問分野の壁を取り払うというのが大事らしい
> クリプトが面白いのがアベンジャーズみたいに、いろんなトピックが大集合していろんな人がいるからの気がしている。
>（を使って要約）
>SciSciは、記述統計やデータ可視化から高度な計量経済学的手法、ネットワーク科学アプローチ、機械学習アルゴリズム、数学的分析、エージェントベースモデリングを含む、広範な定量的方法を使用しています。
これもデータサイエンスが活きる場所か。
科学文献は指数関数的に増えているけど、（15年ごとに平均倍増）「科学が発展している・アイディアが育っている」と考えるのは少し違うと。
自分たちの領域の研究の伝統に従うと、一見生産的に見えるけど、領域を絞ることに繋がるからイノベーションは起きにくくなる
>高リスクのイノベーション戦略は稀であり、追加の報酬が失敗のリスクを補償するに足りないため、科学者はそのような戦略に取り組むことができません。科学賞や栄誉は、保守的な傾向に抵抗し、探索と驚きに賭けることを促す主要なインセンティブの1つのようです。
研究者の評価制度みたいなものを考え直すきっかけにもなるのか
研究者の評価に数値基準を設けてはいけないとかも同じか
ビックデータを活用して、科学者のキャリアと「科学発明の再現性」のパターンを明らかにする取り組みで、データに基づいてコントロールする
ネットワーク科学の1つのテーマでもある「ネットワーク科学の発達は「数学的記述（把握）・予測・そして制御」を加速させた」を、科学発展に持ち込む取り組みだ。
ピアレビュー（査読）システムに関しても、どのように専門分野の研究者からレビューを受けるかどうかなど、社会的関係の立場に応じて調節しなければいけないことがあります。
これに関しては、Correlation discount（相関性に応じて割り引く概念）というワーキンググループで、査読以外にもQuadratic Fundingなどにも適応できるという議論がされています
また、日本学術会議の2021年提言では、「生産的相互作用（Productive Interaction）」の概念に着目したこともポイントです。
幅広いステークホルダーでのネットワークが生まれることにより、よりPluralityが増し、社会的インパクトを向上させる考え方です。
他にも、DeSciと言われる取り組みもここ半年でものすごく盛り上がってきています。
>@leo_hio: 特許をEthereum上でNFTにしてるプロジェクトある？
>普通に特許マケプレで売買できたら便利だから使いたいんだけど。
>@HiroTHamadaJP
>@Molecule_dao はバイオテックのDAOにIP-NFTの規格を提供していて、以下のDAOが使うことになっていますね。
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> 👇実際のIP-NFTの例はこちらです。
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